Реализация автономных адаптивных систем управления на базе нейронных сетей
Информация - Компьютеры, программирование
Другие материалы по предмету Компьютеры, программирование
ной моделью нейрона будем понимать шаблон разбиения сети , у которого выход есть булева операция. Под нейроном будем понимать собственно блок.
Например, на рис.1.2.1 представлена формальная модель перспептрона, где все блоки имеют один шаблон МакКаллока-Питтса [Маккалок].
Вообще говоря, состояние обученности нейрона для каждой формальной модели определяется по своему и, неформально выражаясь, это состояние, в котором считается, что нейрон уже обучен для решения своей задачи классификации. Отметим, что процесс обучения необратим.
Определение 1.2.9. Будем говорить, что сетью распознан образ i, если после предъявления сети некоторого входного сигнала на выходе i-ого нейрона появляется 1.
Распознавание образа есть по сути положительный ответ в решении задачи классификации для данного нейрона.
Рис.1.2.1.
1.3. Краткое описание метода автономного адаптивного управления.
Метод ААУ подробно описан в работах [Жданов3-9], поэтому представим только основные его стороны. Будем называть управляющей системой (УС) систему управления, имитирующую нервную систему в соответствии с методологией ААУ. Под объектом управления (ОУ) будем понимать организм, который несет в себе нервную систему, другими словами, ОУ - это объект, который должен управляться посредством УС, расположенной внутри ОУ и взаимодействующей со своим окружением посредством блока датчиков (БД) и исполнительных органов (ИО).
Рис. 1.3.1.
На рис. 1.3.1 представлена система, под которой будем понимать среду, в которую вложен ОУ, в свою очередь содержащий в себе УС. Как видно из рисунка, можно утверждать, что УС управляет не только ОУ, но всей системой. Под средой в системе можно понимать разные объединения объектов. Будем называть средой W совокупность объектов, лежащих вне УС; средой S - совокупность объектов, лежащих вне ОУ; средой U - всю систему.
Блок датчиков поставляет УС входную информацию в виде двоичного вектора. Этот блок необходим в реальных системах для сопряжения среды и УС, поэтому при моделировании УС на ЭВМ не использовался и мы не акцентируем внимание на нем в данной работе.
Работу блока формирования и распознавания образов (ФРО) можно представить следующим способом (подробное описание см. в работах [Жданов3, Жданов8]). В блоке ФРО на основании априорной информации о возможных функциональных свойствах среды заданы некоторые объекты, назовем их нейронами (например, нейроны специального вида, описанные в работе [Жданов8]), на которые отображаются некоторые классы пространственно-временных явлений, которые потенциально могут существовать в системе. Отображение задается топологией сети. В классе, отображаемом на нейрон, выделяется подкласс, который может восприниматься данным нейроном. Каждый нейрон может статистически анализировать воспринимаемый им подкласс. Накапливая статистическую информацию о воспринимаемом подклассе, нейрон может принять решение, является ли этот подкласс случайным или неслучайным явлением в системе. Если какой-либо нейрон принимает решение, что отображаемый на него подкласс является неслучайным событием, то он переходит в некоторое отличное от исходного обученное состояние. Если нейрон обучен, то будем говорить также, что сформирован образ, этот образ идентифицируется номером данного нейрона. Подкласс явлений, воспринимаемый нейроном, и вызвавший его обучение, то есть пространственно-временные явления, статистически достоверно существующие в системе, называется прообразом данного образа. Сформированный образ может быть распознан блоком ФРО, когда прообраз данного образа наблюдается БД. Блок ФРО указывает, какие из сформированных образов распознаны в текущий момент. Одновременно с этим распознанные образы участвуют в формировании образов более высоких порядков, то есть имеет место агрегирование и абстрагирование образов.
Блок формирование базы знаний [Жданов4-6] (БЗ) предназначен для автоматического представления эмпирически найденных УС знаний о функциональных свойствах системы. Элементарной конструкцией базы знаний (БЗ) в методе ААУ является статистически достоверное сведение о том, как определенное действие Yj влияет на прообраз определенного сформированного образа. Действием Yj названо подмножество множества допустимых воздействий, элементы которого абсолютно идентичны для УС по их влиянию на сформированные образы. Непустое сведение может иметь одно из двух значений: либо действие Yj влечет распознавание образа Oi , либо действие Yj влечет вытеснение образа Oi. При помощи БЗ можно видеть, как конкретное действие влияет на всю совокупность сформированных образов.
Блок оценки состояния [Жданов7] (БОС) вырабатывает интегральную оценку качества состояния ОУ St. Оценка St используется для расчета оценки (веса) pi каждого из вновь сформированных образов некоторым статистическим способом. В свою очередь, St функционально зависит от оценок pi распознанных образов. Имеется некоторое множество изначально сформированных и оцененных образов. Оценка St используется также для расчета темпа принятия решений.
Блок выбор действия [Жданов4-6] или, в дальнейшем, блок принятия решений (БПР) реализует процедуру принятия решения, основанную на анализе текущей ситуации, целевых функ